SKILLEMALL.ai

BC bug-hunter

Анализирует ошибки, находит их причины, отслеживает прогресс исправления. Используется, когда пользователю нужно проанализировать причину ошибки, найти корень проблемы, классифицировать дефекты, составить отчет об ошибке, отследить прогресс исправления или провести анализ тенденций ошибок. Также подходит для сценариев, когда пользователь упоминает "анализ ошибок", "анализ дефектов", "анализ первопричин", "RCA", "отслеживание ошибок", "поиск неисправностей", "bug report", "управление дефектами" и т. д. Поддерживает интеграцию с инструментами управления дефектами, такими как Jira, ZenTao.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能分析 Bug 模式、定位根因、追踪修复进度。当用户需要分析 Bug 原因、定位问题根因、分类缺陷、生成 Bug 报告、追踪修复进度、或进…»

智能分析 Bug 模式、定位根因、追踪修复进度。当用户需要分析 Bug 原因、定位问题根因、分类缺陷、生成 Bug 报告、追踪修复进度、或进行 Bug 趋势分析时使用此技能。也适用于用户提到"Bug分析"、"缺陷分析"、"根因分析"、"RCA"、"Bug追踪"、"问题定位"、"bug report"、"缺陷管理"等场景。支持对接 Jira、禅道等缺陷管理工具。

ClawHub Agent Skills автор: ShyLamb-token v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 708 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует ошибки, находит их причины, отслеживает прогресс исправления.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураJiraОперации и проектыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1708 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent bug-analysis helper with optional Jira and ZenTao integration examples, and no hidden install-time or persistent behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.